大数据应用与技术确实需要数学，但并不仅限于数学。以下是对这个问题的详细分析：
1. 数据预处理和分析：在大数据应用中，数据预处理和分析是至关重要的步骤。这包括数据的清洗、转换、归一化等操作，以及使用各种统计方法和算法来分析和挖掘数据中的模式和关联。这些操作都需要数学知识，如统计学、概率论、线性代数等。
2. 机器学习和人工智能：大数据应用中的许多任务，如分类、聚类、回归、推荐系统等，都涉及到机器学习和人工智能技术。这些技术通常需要使用到数学知识，如优化理论、概率模型、神经网络等。
3. 数据可视化：数据可视化是将数据以图形的方式展示出来，以便人们理解和解释数据。在大数据应用中，数据可视化是非常重要的工具，它可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势。数据可视化通常需要使用到数学知识，如几何学、概率论、统计学等。
4. 云计算和分布式计算：大数据应用通常需要处理大量的数据，这需要使用到云计算和分布式计算技术。在这些技术中，数学知识也是非常重要的，如分布式算法、并行计算、容错机制等。
5. 数据安全和隐私保护：在大数据应用中，数据安全和隐私保护是非常重要的问题。这需要使用到数学知识，如密码学、加密算法、哈希函数等，以确保数据的安全和隐私。
综上所述，虽然数学是大数据应用与技术的重要基础，但并不限于数学。在实际的应用中，还需要结合其他领域的知识和技能，如计算机科学、统计学、物理学等，才能有效地解决大数据应用中的问题。
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